[发明专利]一种基于超像素分割的图像语义标注方法

摘要

本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案，该方法将超像素块作为研究对象，简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度，提高了语义标注的计算效率；另外，采用多层的超像素块进行语义分析，并将其标注结果进行综合，提高了语义标注的准确率和鲁棒性。

主权项

1.一种基于超像素分割的图像语义标注方法，其特征在于，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测；所述对卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展，增加描述超像素块的尺度，轮廓的几何特征；利用支持向量机模型对扩展之后的特征向量进行了权重处理并输出标签概率向量，并将标签概率向量作为加权之后的超像素特征向量。